Анализа података рударења са Питхон-ом и границе вештачке интелигенције

Добици:

• Способност израде скрипти које чисте и визуелизују податке о бушењу, производњи и праћењу помоћу Питхон-а, уз подршку АИ
• Способност препознавања ризика од квалитета података, претераног учења и екстраполације приликом изградње једноставних модела предвиђања и аномалија
• Способност верификације кода генерисаног од вештачке интелигенције и резултата са контролом јединице, независним прорачуном и инжењерском веродостојношћу

У свакој јединици овог модула коју сте видели да је вештачка интелигенција моћна у кодирању: чишћење бушотина, баланс масе, кригинг скелет, резиме флоте, анализа вибрација, скенирање животне средине. Ова последња јединица се фокусира на Питхон, конкретан алат за тај код, и одговарајућу дисциплину генерисања кода помоћу АИ. Питхон је постао де факто стандард у анализи података рударења јер је бесплатан, има моћне библиотеке (панде: табеларна манипулација подацима; нумпи: нумерички рачун; матплотлиб: цртање; сцикит-леарн: машинско учење) и аутоматизује задатке који се понављају. АИ умножава брзину којом пишете тај код; али код који производи није увек тачан. Централни принцип ове јединице: Никада немојте покретати код који АИ пише а да га претходно нисте прочитали, потврдили његову јединицу и тестирали је са малом количином познатих података. Код може тихо произвести погрешан резултат, што се може претворити у лошу инжењерску одлуку у рударству.

Основни ток генерисања кода са АИ

Добијање кода од АИ је инжењерски циклус, а не разговор:

1. Јасно опишите задатак. Улаз (колоне, јединице, ред узорка), жељени излаз и ограничења. Двосмислен захтев производи двосмислен код.
2. Тражите да буде мала и читљива. Затражите корак по корак, коментарисан код, а не једну огромну функцију.
3. Прочитајте и разумејте. Разумети шта свака линија ради; Немојте покретати код који не разумете.
4. Тестирајте са малим подацима. Покрените га ручно са 5-10 линија чије резултате знате и проверите очекивани излаз.
5. Случајеви на ивици питања. Празна ћелија, негативна вредност, мешање јединица, понављање записа Како се понаша код?
6. Скалирајте и проверите логику. Покрени на свим подацима; Да ли је резултат инжењерски разуман?

Савет: Најчешће грешке које уносе АИ код су нечујне: погрешно име колоне, мешање јединица (м вс фт, г/т вс ппм), тихо испуштени редови (као дропна), погрешан просек (обичан просек када треба да се пондери). Ово не узрокује грешке; Само производи погрешан број. Дакле, „нисам добио грешку“ никада не значи „тачно“.

Типични Питхон задаци у рударству

• Чишћење података: спајање табела бушења/производње/надгледања, означавање недоследности, нормализација јединице.
• Резиме и визуелизација: Хистограм, временске серије, крива напуњености и тонаже, ОЕЕ графикони.
• Статистика и геостатистика: збирна статистика, корелација, вариограм/кригинг (са посебним библиотекама).
• Детекција аномалија: хватање одступања на основу прага или једноставног модела.
• Једноставни модели предвиђања: На пример, однос величина-принос млевења са регресијом.

За већину ових задатака АИ пружа одличан почетни код. Али постоје две замке: квалитет података и ограничења модела. Познавање оба је кључно за безбедно коришћење АИ кода.

Границе модела: прекомерно учење и екстраполација

Једноставни модели предвиђања које АИ лако гради рањиви су на два велика ризика. Преоптерећење: Модел памти податке о тренингу, али има лош учинак на новим подацима; Изградња сложених модела са мало података позива на ово. Екстраполација: Модел постаје непоуздан када је приморан да направи предвиђање у опсегу изван података о обуци; На пример, модел научен у опсегу од 0,3-0,8 г/т може дати бесмислене резултате за 5 г/т. АИ не „спонтано“ управља овим ризицима уместо вас; На вама је да критички прочитате модел, направите разлику између обуке/тестирања, погледате интервал поверења и проверите да ли је предвиђање физички прихватљиво. Без обзира колико тачан број модела изгледа, он не може бити основа за инжењерску одлуку ван опсега података.

три мини кофера

Случај 1 — Грешка у тихој јачини звука. Инжењер жели код који чини да АИ израчуна просечну оцену на основу података теста. Код ради, резултат је 2,1 г/т. Инжењер чита шифру; Приметите да просек није пондерисан дужином интервала, већ се узима као прави просек. Високе оцене у кратким интервалима неправедно су добијале на тежини. Када се пређе на пондерисани просек, вредност се смањује на 1,7 г/т. Код није дао грешке; читање је ухватило грешку.

Случај 2 — Тихи пад линије. У коду резимеа производње, АИ је очистио редове са недостајућим вредностима помоћу дропна. Код ради глатко, али укупна тонажа је потцењена јер су неки важећи редови потпуно избачени због једне празне колоне. Када инжењер упореди број линија између улаза и излаза, види разлику и исправља логику чишћења. Лекција: увек упоредите број улазних и излазних линија.

Случај 3 — Екстраполациона замка. Тим примењује модел регресије научен у опсегу ниске оцене на област високог оцена; Модел даје апсурдно високу процену приноса. На срећу, инжењер одбацује резултат, рекавши да је "ово подручје далеко изван опсега који види модел" и захтева металуршко испитивање. Лекција: познавати опсег података за који модел важи; Немојте користити процену ван државе.

Шаблони упита који се могу копирати

СИГУРНИ КОД ЗА ЧИШЋЕЊЕ ПОДАТАКА „Улога: Ви сте помоћник аналитичара података Питхон-а. Напишите код са пандама који чисти следећу табелу. Колоне и јединице: [листа]. Правила: (1) одштампајте број редова ПРЕ и ПОСЛЕ испуштања редова; (2) извести уместо тога који су редови избачени и зашто; (3) користите јединицу за просек вредности (3) где је потребна јединица за конверзију. Објасните сваки корак редом за коментар."

ЗАХТЕВ ЗА ПРЕГЛЕД КОДОВА „Објасните следећи Питхон код, ред по ред и укажите на следеће тачке ризика: нетачна претпоставка назива колоне, конфузија јединице, тихо испуштање реда, равномерна/пондерисана просечна грешка, понашање ивица (нулл/негативно).

ТЕСТИРАЊЕ ПОДЕШАВАЊА СА МАЛИМ ПОДАЦИМА "За ову функцију, ручно произвести мали тест података (5-6 редова) од којих знам резултат и очекивани излаз; напишите тест блок који проверава да ли функција исправно ради на овим подацима. Такође тестирајте екстремне случајеве (празна ћелија, негативна, јединична екстремна вредност). Функција: [пасте]."

ЈЕДНОСТАВНИ МОДЕЛ + ГРАНИЧНО УПОЗОРЕЊЕ "Подесите једноставну регресију за [к -> и] са следећим подацима. Направите разлику између обуке/тестирања, пријавите метрику грешке и јасно наведите опсег к преко којег је модел ВАЖЕЋИ. Упозорите ако се предвиђања врше ИЗВАН овог опсега. Коментирајте ризик од претренираности података и спарса."

Слаби промпт / Јаки промпт

СЛАБ УПИТ: „Израчунајте просечну оцену из ових података.“

ЈАКО УПИТ: „Улога: Ви сте Питхон помоћник. Колоне: ХолеИД, Фром(м), То(м),Ау(г/т). Израчунајте ВЕИГХТЕД просечну оцену са дужином интервала. Код: (1) одштампајте број улазних/излазних редова; (2) пријавите нулте/негативне вредности пре него што их испустим; (3) могу да потврдим и подјединицу. резултат ручно. Подаци: [налепи]."

Табела поређења: ризик и мере предострожности

Ризик

симптом

предострожности

Интерференција јединице

Разуман, али погрешан број

Прокоментаришите јединицу у коду, проверите

Тихи пад линије

Укупно недостаје

Упоредите број улазних/излазних линија

Обичан наспрам пондерисаног просека

погрешан просек

Проверите пондерисање

преучење

Лоши подаци о тесту

Раздвајање тренинга/тестирања, нека буде једноставно

екстраполација

Глупости погађате ван домета

Ограничите важећи опсег

Уобичајене грешке

• Покретање кода без читања. „Није дошло до грешке“ не значи да је истина.
• Не тестирање са малим подацима. Поверење без проверљивог примера је лажно.
• Не поредити број улазних/излазних линија. Овако беже тихи губици.
• Игнорисање асортимана модела. Екстраполационе процене су непоуздане.
• Веровање у лепоту графикона. Модеран графикон може сакрити погрешан број.

Пажња: Ако АИ код иде у инжењерски налог, тај код је једнако одговоран као и налог. Где год исход постане одлука о рударењу, покрените код и његов излаз кроз независну логичку проверу и поређење са другом методом ако је могуће.

Укратко

Питхон је де фацто алат за анализу података рударења, а АИ у великој мери повећава брзину којом га пишете. Али код вештачке интелигенције може да садржи тихе грешке (збрка јединица, испуштање редова, погрешно усредњавање) и замке модела (претерано учење, екстраполација). Безбедан ток: опишите јасно, желите мало и читљиво, читајте и разумејте, тестирајте са малим познатим подацима, ивични случајеви упита, провера размера и логике. Излаз модела не може бити основа за одлуку ван опсега података; а сваки код носи одговорност колико и рачун ако се претвори у рударску одлуку.

Задатак апликације

Користите шаблон „Сигурни код за санацију података“ са задатком усредњавања оцена или резиме производње да бисте добили код од АИ; Уклоните ризик са кода помоћу шаблона „Захтев за преглед кода“. Затим, помоћу шаблона „Тестирање подешавања са малим подацима“, ручно креирајте скуп података чије резултате знате и проверите код. Коначно, за једноставну везу, подесите модел са шаблоном „Једноставан модел + упозорење о ограничењу“ и тестирајте да ли даје упозорење када изађе ван важећег опсега.

контролна листа

• [ ] Прочитао сам АИ код и разумео сваки ред, нисам га покренуо слепо.
• [ ] Тестирао сам га са малим подацима који се могу проверити ручно.
• [ ] Упоредио сам број улазних и излазних линија.
• [ ] Проверио сам конзистентност јединице и тежину.
• [ ] Ограничио сам важећи опсег података модела, избегавајући екстраполацију.
• [ ] Проверио сам резултат, који се претворио у одлуку, независном логиком/другом методом.

Модул Екам

1. Стажиста пита алатку АИ за ћаскање о просечној оцени рудног тела и уписује резултујућу вредност „1,8 г/т злата“ директно у извештај о резервама. Шта је суштинска грешка у овом приступу?

• А) Вредност нивоа мора да потиче из сопствених података о бушењу/анализи пројекта и верификоване прогнозе; Број који генерише АИ може бити измишљотина без извора ✔
• Б) Требало је тражити АИ у унцама уместо у грамима
• Ц) Вредност је тачна, уместо зареза је требало ставити само тачку
• Д) Довољно је да АИ поставите исто питање три пута и узмете просек

Објашњење: Језички модел не познаје податке бушења вашег пројекта; производи број који се чини највероватнијим (халуцинација). Оцена долази само из сопствених сложених података о бушењу и геостатистичке процене; АИ излаз не може бити укључен у извештај без одобрења надлежне особе.

2. Шта омогућава 'класификација заснована на ризику' у употреби АИ у рударском инжењерству?

• А) Смањите цену АИ алата
• Б) Одредити улогу АИ и обавезну дубину верификације према нивоу ризика задатка ✔
• Ц) Податке треба писати краће
• Д) Аутоматски делегирајте све одлуке на АИ

Објашњење: Није свака мисија на истом нивоу ризика. Класификација задатка као низак/средњи/висок/критичан одређује који излаз се може слободно користити и који захтева стандардну и теренску верификацију и одобрење надлежног инжењера.

3. Шта 'вариограм' моделира у геостатистици?

• А) Потрошња горива опреме
• Б) Промена цене метала током времена
• Ц) Просторни континуитет у зависности од удаљености; ✔ како се сличност смањује како се тачке удаљавају
• Д) Фреквенција вибрација створена минирањем

Опис: Вариограм описује како се сличност узорака међусобно смањује (просторни континуитет) како се растојање између две тачке повећава. Кригинг користи овај модел да процени неизмерене тачке са маргином несигурности.

4. Који је најбољи приступ када АИ унапред класификује литологију из фотографије језгра бушотине?

• А) Обрада типа стене коју је дала АИ директно у евиденцију бушења
• Б) Копирање текста АИ у извештај без прегледа фотографије уопште
• Ц) Отказивање посматрања геолога и ослањање искључиво на АИ
• Д) Сматрајте резултат прелиминарним предвиђањем/хипотезом и верификујте га геолошким посматрањем и лабораторијском анализом ✔

Опис: АИ може да генерише предвиђање и листу пажње са слике; Међутим, коначну одлуку о литологији/измени доноси посматрање геолога и лабораторијска анализа. АИ излаз је почетак, хипотеза коју треба проверити.

5. Шта значи 'однос уклањања' у планирању отвореног копа?

• А) Количина рђе (отпадне стене) која се мора уклонити да би се достигла једна јединица руде ✔
• Б) Проценат метала у руди
• Ц) Дневни број путовања камиона
• Д) Количина експлозива која се користи при минирању

Опис: Стопа откопавања је количина отпада (трака/отпад) која се мора уклонити да би се добила једна јединица руде. Коначна граница јаме и економичност у великој мери зависе од овог односа; Иако АИ генерише сценарије, одлука о границама је на надлежном инжењеру.

6. Шта значи у предиктивном одржавању када АИ пронађе „аномалије“ у подацима о вибрацијама и температури?

• А) Доказ да је опрема дефинитивно покварила
• Б) Упозорење да подаци одступају од нормалних; То није коначна дијагноза квара, већ знак који треба да се потврди физичким прегледом ✔
• Ц) Наредите да се опрема аутоматски заустави
• Д) Гарантовати да су подаци погрешно забележени

Објашњење: Аномалија је одступање података од нормалног понашања и може указивати на квар; али то није коначна дијагноза. Одлука о заустављању опреме или замени делова доноси се физичким прегледом тима за одржавање и одобрењем оперативног менаџера.

7. Шта је од суштинског значаја за безбедност када се користи вештачка интелигенција у дизајну бушотине?

• А) Спровођење АИ препоруке директно на терену
• Б) Прескакање мерења вибрација
• Ц) Верификација предложеног дизајна АИ са мерењем на терену, регулаторним ограничењем и одобрењем овлашћеног стручњака за минирање ✔
• Д) Фиксирање количине експлозива са максимумом који је дао АИ

Опис: минирање; Носи озбиљне безбедносне и регулаторне ризике као што су вибрације, ваздушни удари и летеће камење. АИ може произвести скицу дизајна и препоруку параметара; Међутим, коначни пројекат мора проћи мерење на терену, регулаторна ограничења и одобрење овлашћеног стручњака за минирање (детонатор/одговорни).

8. Какав је типичан однос између 'опоравка' и 'класе концентрата' у преради минерала и чега АИ треба да запамти када то тумачи?

• А) То двоје се увек повећава заједно
• Б) Нема везе између њих
• В) Однос је константан и исти у свим објектима
• Д) Обично постоји обрнути салдо (принос се смањује како се степен повећава); стварне вредности морају бити проверене металуршким испитивањем и билансом масе ✔

Објашњење: Генерално, како покушавамо да добијемо већу концентрисану оцену, принос се смањује (равнотежа оцена-принос). АИ може објаснити овај тренд, али стварне радне вредности морају бити потврђене металуршким испитивањем и равнотежом масе; општи тренд није замена за стварност специфичну за локацију.

9. Која је најприкладнија употреба анализе података о блиским несрећама са АИ у заштити на раду?

• А) Класификовати записе слободног текста и издвојити понављајуће обрасце ризика; Препустите одлуку стручњаку за здравље на раду ✔
• Б) Аутоматски утврдити кривца незгода
• Ц) Делегирање налога за обуставу рада на АИ
• Д) Архивирање података о скором промашају без њиховог прегледа

Опис: АИ може да класификује велике количине записа слободног текста и брзо извуче обрасце који се понављају и ризичне услове. Међутим, одлука о прекиду рада, евакуацији подручја или основном узроку се доноси у оквиру стручњака за заштиту на раду и законодавства; АИ излаз је улаз, а не одлука.

10. Зашто је 'убрзање брзине деформације' критичан знак у подацима радара/призме у праћењу нагиба?

• А) Дефинитивно указује да је мерни уређај покварен.
• Б) Може најавити прогресивни пораз; Одлука о раном упозорењу и евакуацији припада инжењеру геотехнике ✔
• В) Показује да је нагиб потпуно сигуран
• Д) Значајно је само када има падавина и може се занемарити

Објашњење: Пре пада нагиба, генерално се примећује постепено повећање брзине деформације (убрзања); Ово може бити знак прогресивног неуспеха. АИ може да истакне тренд, али одлуку о евакуацији/раном упозорењу доноси анализа и протокол геотехничког инжењера.

11. У мониторингу животне средине, који је најтачнији одговор на знак 'прекорачења' који АИ налази у временској серији квалитета воде?

• А) Извјештавање о излазу АИ директно владиној агенцији
• Б) Занемарите упозорење и наставите да гледате
• Ц) Проверити са акредитованим лабораторијским резултатом, регулаторним ограничењем и проценом инжењера заштите животне средине ✔
• Д) Ослањање само на АИ и поништавање лабораторијских анализа

Опис: АИ може рано сигнализирати могуће кршење; Међутим, званична одлука о усклађености се доноси анализом акредитоване лабораторије, граничним вредностима у законодавству и проценом инжењера заштите животне средине. АИ излаз је упозорење о скринингу, а не правна/техничка одлука.

12. Који је најпоузданији начин да избегнете измишљену (халуцинантну) референцу када од АИ затражите број клаузуле стандарда као што је ЈОРЦ или НИ 43-101?

• А) Ослањајући се на број ставке који је дао АИ
• Б) Поново поставити исто питање различитим речима
• Ц) Гледање блог поста уместо стандардног
• Д) Отварање и потврђивање сваке референце на чланак из тренутног званичног текста стандарда и добијање одобрења од надлежног лица ✔

Објашњење: Иако језички модел тачно зна назив стандарда, може халуцинирати број чланка и текст. Свака референца супстанце мора бити отворена и потврђена из тренутног званичног текста стандарда, а коначну усаглашеност мора потврдити надлежна особа (ЦП/КП).

13. Која је најкритичнија провера пре покретања Питхон анализе написане вештачком интелигенцијом?

• А) Читање кода и провера подударања јединице/колоне, тестирање са малим познатим подацима и провера веродостојности резултата ✔
• Б) Покретање кода директно на читав скуп података без читања
• В) Само видети да нема грешке и прихватити резултат
• Д) Ослањајући се на графику излаза да изгледа лепо.

Опис: АИ код може мешати јединице, претпостављати нетачна имена колона или тихо испуштати редове. Неопходно је прочитати код, проверити подударање волумена и колона, тестирати са малом количином познатих података и проверити да ли је резултат инжењерски разуман.

14. Које је најбоље понашање у погледу приватности када се подаци о рударењу дају алату вештачке интелигенције заснованом на облаку?

• А) Лепљење свих необрађених података онако како јесу
• Б) Анонимизирајте контекст и очистите осјетљиве податке о резерви/координацији/производњи и користите корпоративни алат који је усклађен са политиком ✔
• Ц) Под претпоставком да је давање стварних координата од суштинског значаја за квалитет резултата
• Д) Уопште игнорисање политике приватности

Објашњење: Бројке резерви, информације о лиценци/координату и подаци о производњи су осетљиви у смислу пословне тајне и закона. Неопходно је анонимизирати контекст, очистити праве координате и имена, изабрати корпоративни/гарантовани алат и поштовати политику компаније.